计量经济学---3.4-经典假设.ppt

4 4 经典回归模型与高斯定理经典回归模型与高斯定理.重要的理论问题：第一，“经典”的含义是什么？第二，“经典”的意义（违背的后果）。.一、线性回归模型的基本假设一、线性回归模型的基本假设 假设1.回归模型是线性的，被正确设定，且含义随机误差项；假设2.随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：E(i)=0 i=1,2,n Var(i)=2 i=1,2,n Cov(i,j)=0 ij i,j=1,2,n .假设3.随机误差项与所有的解释变量X之间不相关：Cov(Xi,i)=0 i=1,2,n 假设4.服从零均值、同方差、零协方差的正态分布 iN(0,2)i=1,2,n.1.如果假设1、2满足，则假设3也满足;2.如果假设4满足，则假设2也满足。注意：注意：以上假设也称为线性回归模型的经典假经典假设设或高斯（高斯（Gauss）假设）假设，满足该假设的线性回归模型，也称为经典线性回归模型经典线性回归模型（Classical Linear Regression Model,CLRM）。.另外另外，在进行模型回归时，还有两个暗含的假设：假设5.没有一个解释变量是其他任何解释变量的完全线性函数。假设6.误差项服从正态分布.二、无偏估计量的含义1.定义2.几何意义3.特别注意.三、方差的性质1.几何意义2.改善方法3.特别注意.四、高斯定理1.内容2.扩展3.性质：证明.